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简介
本书主要介绍人工智能的基本理论、方法和应用技术，是关于人工智能的一本入门书。全书共分7章。第1章叙述了人工智能概况，第2~4章介绍了人工智能基本原理和技术，第5~7章介绍专家系统、机器学习及人工神经网络有关概念及主要技术。
本书可作为高等学校计算机科学与技术专业或相关专业高年级学生的“人工智能”课程教材，亦可供从事人工智能研究和应用的科学工作者和工程技术人员阅读参考。
目录
1 绪论
1.1 什么是人工智能
1.2 人工智能的研究目标及基本内容
1.3 人工智能的研究途径
1.4 人工智能的研究领域
本章小结
思考题与习题
2 知识表示
2.1 知识与知识表示概述
2.2 谓词逻辑表示法
2.3 产生式表示法
2.4 语义网络表示法
2.5 框架表示法
2.6 过程表示法
2.7 Petri网表示法
2.8 面向对象表示法
本章小结
思考题与习题
3 搜索与启发式推理
3.1 概述
3.2 状态空间表示法及其解的搜索
3.3 状态空间的盲目搜索策略
3.4 启发式搜索原理
3.5 启发式搜索法
3.6 与/或树的启发式搜索
3.7 博弈对策
本章小结
思考题与习题
4 推理
4.1 推理的基本概念
4.2 推理的控制策略
4.3 模式匹配
4.4 冲突消解策略
4.5 归结演绎推理
4.6 基于规则的演绎推理
4.7 不确定推理和非单调推理
本章小结
思考题与习题
5 专家系统
5.1 基本概念
5.2 专家系统的一般结构
5.3 专家系统与常规的计算机程序系统区别
5.4 建造专家系统
5.5 专家系统的开发工具
5.6 专家系统举例
本章小结
思考题与习题
6 机器学习
6.1 机器学习概述
6.2 机器学习的模型、策略和方法
6.3 学习方法的比较和展望
本章小结
思考题与习题
7 人工神经网络
7.1 基本概念
7.2 神经网络基本模型
7.3 神经网络在专家系统中的应用
7.4 神经网络应用实例
本章小结
思考题与习题
附录 动物识别专家系统
参考文献
1.1 什么是人工智能
1.2 人工智能的研究目标及基本内容
1.3 人工智能的研究途径
1.4 人工智能的研究领域
本章小结
思考题与习题
2 知识表示
2.1 知识与知识表示概述
2.2 谓词逻辑表示法
2.3 产生式表示法
2.4 语义网络表示法
2.5 框架表示法
2.6 过程表示法
2.7 Petri网表示法
2.8 面向对象表示法
本章小结
思考题与习题
3 搜索与启发式推理
3.1 概述
3.2 状态空间表示法及其解的搜索
3.3 状态空间的盲目搜索策略
3.4 启发式搜索原理
3.5 启发式搜索法
3.6 与/或树的启发式搜索
3.7 博弈对策
本章小结
思考题与习题
4 推理
4.1 推理的基本概念
4.2 推理的控制策略
4.3 模式匹配
4.4 冲突消解策略
4.5 归结演绎推理
4.6 基于规则的演绎推理
4.7 不确定推理和非单调推理
本章小结
思考题与习题
5 专家系统
5.1 基本概念
5.2 专家系统的一般结构
5.3 专家系统与常规的计算机程序系统区别
5.4 建造专家系统
5.5 专家系统的开发工具
5.6 专家系统举例
本章小结
思考题与习题
6 机器学习
6.1 机器学习概述
6.2 机器学习的模型、策略和方法
6.3 学习方法的比较和展望
本章小结
思考题与习题
7 人工神经网络
7.1 基本概念
7.2 神经网络基本模型
7.3 神经网络在专家系统中的应用
7.4 神经网络应用实例
本章小结
思考题与习题
附录 动物识别专家系统
参考文献
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